<div dir="ltr">Dear Colleagues,<br><br>Please consider submitting an abstract to our session "Data-based modeling and uncertainty quantification for space weather" (SM004) at the upcoming AGU fall 2020 meeting. <br><br>Link: <a href="https://agu.confex.com/agu/fm20/prelim.cgi/Session/102291">https://agu.confex.com/agu/fm20/prelim.cgi/Session/102291</a><br><br>Session Description:<br>Efforts to understand and model the dynamics of space weather have seen significant advancements over the last decade. These include statistics derived using large scale datasets as well as those based on first principles. In particular, the growth of data from both ground and space based instruments has fuelled the development and application of models based on artificial intelligence and improved first-principles models through data assimilation. Appropriate steps are required to quantify uncertainties for data-derived benchmarks, statistical analyses, and physics-based models. Recent advancements in the field of data science with the availability of better infrastructure and open source libraries can help address some of these challenges. The goal of this session is to showcase new research in the application of statistical methods, data science and engineering, data mining, and machine learning to space science. We also welcome studies discussing probabilistic forecasting, model sensitivity, ensemble modeling, and statistical best practices. <br><br>We look forward to your participation in this session.<br><br>Regards<br><br>Bharat Kunduri<br>Mervyn Freeman<br>Steven Morley<br></div>